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A API de Busca fornece duas maneiras de armazenar e recuperar textos:
Text Store — armazenamento vetorial pré-configurado com busca híbrida, desduplicação e agrupamento. Não é necessário configurar esquema ou índice.
Tables — acesso de baixo nível ao banco de dados vetorial com controle total sobre esquema, índices, filtros e operações de busca.
Comece com o Text Store para a maioria dos casos de uso.
Use Tables quando precisar de esquemas personalizados, gerenciamento explícito de índices ou expressões de filtro avançadas.Se você precisa de um exemplo externo que mostre o GraphRAG superando a recuperação plana em um benchmark definido, veja Avaliação do GraphRAG.
Adicione textos com seus vetores de embedding pré-computados.
Textos duplicados são automaticamente ignorados.
O campo group marca as entradas para que você possa deletá-las ou recuperá-las como um conjunto posteriormente.
mka1 search text-store add-texts \ --store-name product_catalog \ --body '{ "texts": [ "Noise-cancelling over-ear headphones with 30-hour battery.", "Compact wireless earbuds with active noise cancellation.", "Studio monitor headphones with flat frequency response." ], "vectors": [ [0.16, -0.08, 0.29], [0.14, -0.06, 0.31], [0.09, -0.12, 0.22] ], "group": "headphones" }'
Tables fornecem acesso direto ao banco de dados vetorial subjacente.
Você define o esquema, escolhe quais campos indexar, insere linhas estruturadas e compõe operações de busca manualmente.
Cada campo em um esquema de tabela possui um name, type e propriedades opcionais.
Tipo
Descrição
Suporte a índice
string
Dados de texto
FTS (busca de texto completo)
int
Inteiro 32 bits
BTREE, BITMAP, LABEL_LIST
float
Ponto flutuante 64 bits
BTREE, BITMAP, LABEL_LIST
datetime
Timestamp com fuso horário opcional
BTREE
vector
Embedding de dimensão fixa
IVF_FLAT, IVF_PQ, IVF_HNSW_PQ, IVF_HNSW_SQ
list
Lista de strings, ints ou floats
—
Defina nullable como false para campos obrigatórios.
Adicione "index": "FTS" em um campo string para habilitar busca de texto completo na criação.
Campos vetoriais exigem a propriedade dimensions que deve corresponder ao tamanho do seu embedding.
Defina uma tabela com um esquema que descreva seus registros.
O exemplo abaixo cria uma base de conhecimento de suporte com um campo de texto indexado para busca de texto completo e um campo vetorial para busca semântica.
A busca em tabelas permite compor múltiplas operações em uma única requisição.
As operações são executadas em ordem — comece com uma busca primária, depois refine com filtros, limites ou offsets.Operações primárias inicializam o conjunto de resultados:
Operação
Descrição
vector_search
Encontra linhas mais próximas de um vetor de consulta. Suporta tipos de distância cosine, l2, dot e hamming.
fts
Busca por palavra-chave em texto completo em um ou mais campos string.
Operações secundárias refinam os resultados:
Operação
Descrição
filter
Aplica uma expressão similar ao SQL. Defina prefilter como true para filtrar antes do ranqueamento.
limit
Limita o número de linhas retornadas.
offset
Pula as primeiras N linhas para paginação.
Use returnColumns para controlar quais campos retornam na resposta.